文献

J-GLOBAL ID：201702221696957790   整理番号：17A0930770

ハイパースペクトルデータのMKL SVMによる物体知覚色分析

著者 (4件)： 小篠裕子 (産業技術総合研 知能システム研究部門) ,  岩田健司 (産業技術総合研 知能システム研究部門) ,  榎並直子 (神戸大 自然科学系) ,  佐藤雄隆 (産業技術総合研 知能システム研究部門)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J100-D  号： 6  ページ： 639-648 (WEB ONLY)  発行年： 2017年06月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 生活を支援するサービスロボットでは,人の曖昧な指示を的確に理解し,動作することが求められる。本研究では曖昧な指示の一つである色の表現に着目する。従来の色認識は,L^*a^*bなどの視覚特性を考慮した色空間などが用いられてきたが,ロボットのセンシング能力を向上させることで曖昧性の一部を解決できると考え,ハイパースペクトルデータの活用を検討する。本研究では,ハイパースペクトルカメラによって得た高次元のスペクトル情報と知覚色の関係と,知覚色の識別性について分析を行う。識別性にはSVMを用いるのが一般的であるが,高次元でのハイパースペクトルデータに対し,知覚色識別に影響を与える次元と,与えにくい次元の重みを最適に学習するため,MKL SVMを用いる。五つの基本色の分類実験において,ハイパースペクトルにより高精度な知覚色空間を構築できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *スペクトル ,  *サポートベクトルマシン ,  カメラ ,  *色彩知覚 ,  実験 ,  画像認識
準シソーラス用語： ハイパースペクトル ,  複数カーネル学習型SVM ,  SVM ,  ハイパースペクトルカメラ ,  色知覚 ,  評価実験 ,  画像識別

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (33件)：

• B. Graf, M. Hans, and R.D. Schraft, “Care-o-bot II : Development of a next generation robotic home assistant,” Autonomous Robots, vol.16, no.2, pp.193-205, 2004.
• 内川惠二,色覚のメカニズム,朝倉書店,1998.
• R.S. Hunter, The measurement of appearance, John Wiley & Sons, 1987.
• K. Yamazaki, R. Ueda, S. Nozawa, M. Kojima, K. Okada, K. Matsumoto, M. Ishikawa, I. Shimoyama, and M. Inaba, “Home-assistant robot for an aging society,” Proc. IEEE, vol.100, no.8, pp.2429-2441, 2012.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp.1097-1105, 2012.

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトルデータ ,  SVM ,  物体 ,  知覚 ,  分析